2025年大学《智能采矿工程-矿山大数据分析与AI应用》考试备考试题及答案解析.docxVIP

2025年大学《智能采矿工程-矿山大数据分析与AI应用》考试备考试题及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.在智能采矿工程中，矿山大数据分析的首要目的是（）

A.提高矿山运营成本

B.增强矿山安全管理水平

C.减少矿山劳动力需求

D.提升矿山设备生产效率

答案：B

解析：矿山大数据分析的核心目标是通过数据挖掘和分析，识别矿山运营中的风险点，从而提高安全管理水平。虽然它也能间接提升生产效率和降低成本，但其首要目的是保障矿工生命安全和矿山稳定运行。

2.以下哪种技术不属于矿山大数据分析中的常用技术？（）

A.机器学习

B.数据可视化

C.云计算

D.标准模拟

答案：D

解析：机器学习、数据可视化和云计算都是矿山大数据分析中常用的技术手段，用于数据处理、分析和展示。标准模拟不属于大数据分析范畴，它更多用于理论研究和模型验证。

3.矿山AI应用中，用于预测设备故障的技术主要是（）

A.自然语言处理

B.深度学习

C.频率分析

D.标准测试

答案：B

解析：深度学习技术特别适用于处理矿山设备运行中的复杂非线性关系，能够有效预测设备故障。自然语言处理主要用于文本分析，频率分析用于数据统计，标准测试不属于AI应用范畴。

4.矿山大数据分析中，数据清洗的主要目的是（）

A.提高数据存储空间

B.增强数据传输速度

C.保证数据分析结果的准确性

D.减少数据采集成本

答案：C

解析：数据清洗是矿山大数据分析的重要环节，其目的是去除数据中的噪声和错误，确保后续分析结果的准确性和可靠性。提高存储空间、传输速度和降低采集成本都不是数据清洗的主要目的。

5.矿山AI应用中，用于优化生产计划的算法主要是（）

A.决策树

B.聚类分析

C.回归分析

D.标准优化

答案：A

解析：决策树算法通过分析各种生产条件，能够有效优化矿山生产计划。聚类分析和回归分析主要用于数据分类和趋势预测，标准优化不属于AI算法范畴。

6.矿山安全监控系统中，用于检测人员异常行为的传感器主要是（）

A.温度传感器

B.压力传感器

C.视频传感器

D.标准传感器

答案：C

解析：视频传感器能够实时监测人员行为，通过AI算法分析判断是否存在异常行为。温度和压力传感器主要用于环境监测，标准传感器不具有特定功能。

7.矿山大数据分析中，数据挖掘的主要目的是（）

A.提高数据传输效率

B.发现数据中的潜在规律

C.增加数据存储容量

D.减少数据采集时间

答案：B

解析：数据挖掘的核心目的是从海量数据中发现隐藏的规律和模式，为矿山决策提供依据。提高传输效率、增加存储容量和减少采集时间都不是数据挖掘的主要目标。

8.矿山AI应用中，用于进行风险预警的技术主要是（）

A.数据可视化

B.预测模型

C.数据加密

D.标准评估

答案：B

解析：预测模型技术能够根据历史数据预测未来可能出现的风险，实现风险预警。数据可视化用于展示数据，数据加密用于保护数据安全，标准评估不属于AI技术范畴。

9.矿山大数据分析平台通常采用（）

A.分布式架构

B.集中式架构

C.标准架构

D.单机架构

答案：A

解析：矿山大数据分析平台需要处理海量数据，因此通常采用分布式架构以提高数据处理能力和效率。集中式架构和单机架构难以满足大数据处理需求，标准架构不具有特定含义。

10.矿山AI应用中，用于进行设备状态诊断的技术主要是（）

A.语音识别

B.图像识别

C.标准诊断

D.频率分析

答案：B

解析：图像识别技术能够通过分析设备图像判断设备状态，是矿山设备状态诊断的重要技术手段。语音识别主要用于人机交互，频率分析用于数据统计，标准诊断不属于AI技术范畴。

11.矿山大数据分析中，用于处理缺失值的技术主要是（）

A.数据插补

B.数据加密

C.数据压缩

D.标准填充

答案：A

解析：数据插补是矿山大数据分析中常用的处理缺失值的技术，通过估计和填充缺失数据，保证数据完整性。数据加密用于保护数据安全，数据压缩用于减小数据体积，标准填充不属于具体技术手段。

12.矿山AI应用中，用于进行人员定位的技术主要是（）

A.RFID技术

B.GPS技术

C.标准追踪

D.频率分析

答案：A

解析：RFID技术通过标签和读写器实现人员定位，是矿山人员定位的常用技术。GPS技术主要用于室外定位，标准追踪和频率分析不属于定位技术范畴。

13.矿山大数据分析中，数据聚合的主要目的是（）

A.提高数据传输速度

B.增强数据存储容量

C.发现数据中的潜在规律

D.减少数据采集时间

答案：C

解析：数据聚合通过将多个数据源的数据汇总，有助于